㈠ MATLAB中的小波工具箱的程序代碼怎樣能顯示出來
t=0:0.0001:1.3;
figure
subplot(321)
f1=sin(1*pi*10*t);
plot(f1)
title('頻率為5hz的正自弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(322)
f2=sin(2*pi*10*t);
plot(f2)
title('頻率為10hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(323)
f3=sin(3*pi*10*t);
plot(f3)
title('頻率為15hz的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
f=f1+f2+f3;
subplot(324)
plot(f)
title('合成的正弦波');
Ylabel('幅值');
Xlabel('時間');
subplot(325)
coefs=cwt(f,[1:1:10],'db3','plot');
title('對於不同尺度下的小波系數值');
Ylabel('尺度');
Xlabel('時間');
㈡ matlab中小波分析工具箱中wrcoef和waverec的區別
wavedec-----就是小波分解，將一個信號分解成指定層數n，並返回各層的小波系數。
waverec——它的作用與wavedec相反，即將給定的小波系數一次性完全重建出信號。
wrcoef——這個也是輸入小波系數，重建信號，但是它與上面有些區別，區別在於它重建的是原信號在指定層次的，高頻或者低頻分量。
也就是說，這個信號不是原本的信號，而且某個層次上的逼近。
㈢ 用matlab中工具箱進行小波去噪步驟
matlab讀取excel文件比較方便，建議抄你把數據放到xls文件中保存，然後在matlab中用xlsread這個函數讀取出來。
讀取出的數據應該是一個一維數組了，用plot畫出圖的話，就是常見的曲線。
然後做小波分解：選用你覺得合適的小波基，例如haar，然後用這個小波基做小波分解，再把高頻部分去掉，然後用低頻部分還原，就得到了去噪後的信號。
其實你這個問題估計也可以用神經網路或者其它曲線擬合一類手段來解決。具體的情況要根據數據特徵來判斷。
以上。
專業路過的老狼
㈣ matlab小波分析工具箱的使用方法 求詳細過程
將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦
打開matlab軟體，進入軟體主界面
在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet
進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入
5.將數據文件（.Mat格式）托到matlab軟體主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal
7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原
始信號
8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析
9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號
10.然後點擊denoise去噪
11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好
12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑
13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊
14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度
15.點擊denoise開始正式去噪
16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號
17.去噪結束
18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量
19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量
20.得出統計量和特徵量後結束
㈤ matlab中的小波工具箱怎麼用，希望能詳細介紹
將原始數據文件夾到裝有matlab的電腦
打開matlab軟體，進入軟體主界面
在軟體的左下方找到start按鈕，點擊選擇toolbox，然後選擇wavelet
進入wavemenu界面，選擇一維小波中的wavelet1-D並進入
5.將數據文件（.Mat格式）托到matlab軟體主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中選擇file-load signal或者import from workspace—import signal
7.選擇要處理的信號，界面出現loaded信號，這就是沒有去噪前的原
始信號
8.右上角選擇用於小波分析的小波基以及分解層數並點擊analyse開始分析
9.分析後在左邊欄目中出現s，a*，d*，其中s為原信號，a*為近似信號，d*為細節信號
10.然後點擊denoise去噪
11.閾值方法常用的有4種fixed（固定閾值），rigorsure，heusure，minmax根據需要選擇，一般情況下rigorsure方式去噪效果較好
12.oft（軟閾值），hard（硬閾值）一般選擇軟閾值去噪後的信號較為平滑
13.在雜訊結構中選擇unscaled white noise，因為在工程應用中的雜訊一般不僅僅含有白雜訊
14.在雜訊結構下面的數值不要隨意改，這是系統默認的去噪幅度
15.點擊denoise開始正式去噪
16.在此窗口下點擊file-save denoised singal，保存輸出去噪後的信號
17.去噪結束
18.去噪結束後，把去噪後信號（.mat格式）拖至matlab主界面的workspace中，與原信號一起打包，以便以後計算統計量
19.Matlab編程計算相關統計量以及特徵量
20.得出統計量和特徵量後結束
㈥ matlab中小波工具cwtft的含義
貌似是連抄續小波變換襲的分解結果。對應小波系數的幅度、相位、實部、虛部。橫坐標是原信號的橫坐標（一般是時間），縱坐標代表小波分解後的尺度（類似對應時頻分析中的頻率）。我今天剛看，不過這個函數具體怎麼用我還沒想明白…
㈦ MATLAB里小波工具箱的功能怎樣用函數程序實現呢
a1.a2,d2,d1是ca1,ca2,cd1,cd2這些小波系數的重構。ca1,ca2,cd1,cd2是小波系數，它們的數據點數隨分解層次的增大而減少專，這就難以與原始信號對屬比分析，通常會經過重構變為與原始信號個數相同的a1.a2,d2,d1，從物理意義上講，只有a1.a2,d2,d1才是有實際量綱的信號，ca1,ca2,cd1,cd2是沒有量綱和物理意義的。
上面的語句是提取小波系數的，而工具箱的圖是用重構的數據的，你可以使用waverec函數實現工具箱的功能。
對於DWT，小波分解對被分解信號的點數是沒有要求的，因為在DWT之前對原始信號是要經過拓展的，也就是說，DWT時的信號數據已經不是原始信號的點數了。對於SWT，matlab在這方面所寫的函數沒下啥功夫，比較敷衍，這時小波分解被分解信號的點數必須是2的整數次冪。
㈧ 關於MATLAB小波工具箱
wfilter = 'haar';%選擇小波基抄
[CA,CH,CV,CD] = dwt2(x,wfilter, 'per');%小波變換襲
CA = (CA>=T1) .* CA;%對4個自帶分別閾值處理
CH = (CH>=T2) .* CH;
CV = (CV>=T3) .* CV;
CD = (CD>=T4) .* CD;
result = idwt2(CA, CH, CV, CD, wfilter, 'per');%反變換重構圖像。
㈨ 請問matlab中的小波工具箱在哪裡下載，是不是任意版本的matlab都可以使用
matlab 7.0中有的。。。在wavelet里有。。。在matlab中的toolbox中的wavelet。。。希望對你有所幫助。。。
㈩ matlab 小波工具箱的用法
先把數據導入EDITOR界面弄成函數的形式然後再把它保存為.mat格式。
比如：
save 0927dianji21.mat x